Luận án Nghiên cứu, cải tiến các thuật toán IA nhằm tăng độ ổn định, tốc độ thực hiện và độ tối ưu của thuật toán

g các thu t toán. M t khác, thu t toán c i ti n MSA có  n 
nh cao do s  sai khác c a k t qu  gi a các l n ch y là nh . 
 Bng 2.5. So sánh k t qu  c a các thu t toán IA 
 Lần SA/ISA MSA BSA TS PGA MCIAA 
 1 4,3020 4,2610 4,6331 4,3010 4,3151 4,4698 
 2 4,2913 4,2865 4,3372 4,4676 4,2663 4,3619 
 3 4,3082 4,2633 4,4152 4,3203 4,2847 4,5142 
 4 4,2865 4,2742 4,3286 4,2987 4,3463 4,3388 
 5 4,2955 4,2990 4,3438 4,2680 4,3083 4,3483 
 6 4,2941 4,2790 4,3972 4,4829 4,3570 4,3600 
 7 4,3213 4,3115 4,3460 4,2896 4,3043 4,2949 
 8 4,3118 4,2352 4,4942 4,2938 4,3801 4,3226 
 9 4,2868 4,2643 4,3843 4,3642 4,3268 4,3623 
 10 4,2833 4,2813 4,3774 4,3207 4,2973 4,3172 
 T.Bình 4,2981 4,2755 4,4057 4,3407 4,3186 4,3691 
2.5. C i ti n thu t toán MSA v i c ơ ch  ng n ch n tìm ki m trùng 
lp 
2.5.1. Kh  n ng tìm ki m trùng l p c a thu t toán MSA 
 Thu t toán MSA ch  có c ơ ch  ch ng duy t trùng l p trong quá trình sinh các 
lân c n π, và v n có kh  n ng tìm ki m trùng l p khi ch p nh n m t ph ơ ng án 
 9 
mi. Nh t là trong quá trình cu i c a thu t toán, khi T g n 0, r t d  x y ra tìm 
ki m trùng l p d n n thu h p không gian tìm ki m. 
2.5.2. C ơ ch  ch ng duy t trùng l p c a gi i thu t Tabu 
2.5.2.1. Tránh duy t trùng l p vi danh sách c m Tabu 
 Ý t ng là l u l i các ph ơ ng án ã duy t qua trong quá kh  vào m t danh 
sách, g i là danh sách Tabu (Tabu list). Sau ó thu t toán ch  ch p nh n nh ng 
ph ơ ng án m i không n m trong danh sách c m. 
2.5.2.2. Thu t gi i tìm ki m Tabu cho bài toán IA 
 Trong [32], các tác gi  ã  xu t thu t toán TS  gi i quy t bài toán IA. 
Thay vì lu l i ph ơ ng án va duy t qua, thu t toán ch  lu m t c p v  trí ( r,s) i 
di n cho s  thay i c a ph ơ ng án m i v i ph ơ ng án c . Nh  v y s  ti t ki m 
c b  nh  và các thao tác i v i danh sách c m. 
 Cơ ch  này có kh  n ng c m nh m nh ng ph ơ ng án không trùng l p. Do ó 
thu t toán s  d ng thêm m t c ơ ch  là m c k  l c, ch p nh n 1 tr ng h p ngo i 
l là khi ph ơ ng án m i t t h ơn ph ơ ng án t t nh t mà thu t toán ã duy t qua thì 
thu t toán s  ch p nh n b t ch p có b  c m hay không. 
2.5.3. Cơ ch  ch ng duy t trùng l p cho thu t toán MSA 
2.5.3.1. S  d ng danh sách c m Tabu và m c k  l c 
 Ph n này nghiên c u gi i pháp nâng c p thu t toán MSA b ng cách thêm c ơ 
ch  tránh tìm ki m trùng l p s  d ng danh sách c m nh  mô t   Mc 2.5.2.2. 
2.5.3.2. Danh sách c m c i ti n 
 Ph n này  xu t m t c ơ ch  ch ng trùng l p c i ti n. 
a. Gi m thi u vi c c m nh m các ph ơ ng án không trùng l p 
  tránh ng n ch n nh m các ph ơ ng án không trùng lp, iu ki n xét trùng 
lp c n c th t ch t h ơn. Khi ch p nh n m t lân c n m i π′, thay vì m i m c 
ca danh sách c m ch  l u m t c p v  trí (r,s), danh sách c m c i ti n s  l u thêm 
cp giá tr  (π′(r), π′(s)). 
 Khi ki m tra m t lân c n t ơ ng ng v i c p v trí ( r,s) có thu c danh sách 
cm hay không, thu t toán s  so sánh ( r,s) v i các m c trong danh sách c m. Khi 
có i là (pi,1 , pi,2 ) = ( r,s), thu t toán s  th c hi n ki m tra ti p c p ( π(r), π(s)) v i 
(vi,1 , vi,2 ) và nu vi,1 = π(r) ho c vi,2 = π(s) thì k t lu n (r,s) thu c danh sách c m. 
 B c di Ph ơ ng án Danh sách c m 
 chuy n hi n th i π ( ( pi,1, p i ,2 ),(vi,1, v i ,2 ) ) 
 0 ( πinit ) 1 2 3 4 R ng 
 1 1 3 2 4 ( (2,3),(3,2) ) 
 2 3 1 2 4 ( (1,2),(3,1) ) ( (2,3),(3,2) ) 
 3 3 1 4 2 ( (3,4),(4,2) ) ( (1,2),(3,1) ) ( (2,3),(3,2) ) 
 4 3 4 1 2 ( (2,3),(4,1) ) ( (3,4),(4,2) ) ( (1,2),(3,1) ) 
 Hình 2.7. C ơ ch  ho t ng c a danh sách Tabu c i ti n, m i m c bao g m 4 
 thành ph n, tr ng h p N = 4, L TB = 3 
 10 
 Hình 2.6 là m t ví d  v  c ơ ch  ho t ng c a danh sách c m c i ti n, v i 
kích th c danh sách c m là LTB = 3. V i c ơ ch  c  thì b c di chuy n t  3 →4, 
i ch  c p v  trí (2,3) b  c m, tuy nhiên v i c ơ ch  m i không b  c m và tr ng 
hp này thu t toán ã không c m nh m m t ph ơ ng án không trùng l p. 
b. Gi m kích th c và  phc t p trong quá trình so sánh 
 Trong thu t toán MSA, các c p v  trí c ánh s  t  1 n kmax và có th  áp 
dng iu này v i danh sách c m. Thay vì c n hai ph n t   l u mt c p v  trí ta 
ch  c n l u v trí k ca c p v  trí ó. Vi c i ti n này, m i m c c a danh sách c m 
s ch  còn 3 ph n t là ( ki, vi,1 , vi,2 ). 
 Ngoài vi c gi m kích th c c a danh sách c m, c i ti n này còn gi m kh i 
lng tính toán khi ki m tra m t di chuy n có thu c danh sách c m hay không. 
2.5.4. Thu t toán MSA vi c ơ ch  tránh duy t trùng l p c i ti n 
 Cn c  vào vi c s d ng c ơ ch  ch ng duy t trùng l p và các c i ti n ã trình 
bày  ph n tr c, lu n án xu t thu t toán SA k t h p v i c ơ ch  ch ng trùng l p, 
gi là thu t toán SATS. So v i thu t toán MSA, thu t toán SATS có thêm mt 
tham s  iu khi n là kích th c danh sách c m Tabu là LTB . 
2.5.5. Mô ph ng và bàn lu n 
 Lu n án th c hi n hai kch b n mô ph ng so sánh thu t toán MSA và SATS, 
tơ ng ng v i s  l n l p là 434 và 1604. Hai k ch b n này u có s  vòng l p 
ch n  l n, k ch b n 2 có s vòng l p r t l n v i m c ích  th y c hi u qu  
ca các thu t toán khi s  vòng l p l n (cho k t qu  t i u h ơn). 
 Bng 2.9 và Bng 2.10 là k t qu  c a các thu t toán c th c hi n sau 
10000 l n mô ph ng v i hai k ch b n. Trong ó thu t toán SATS luôn cho k t qu  
vi giá tr  trung bình c a hàm m c tiêu D(π) t nh  nh t, ng th i có  n nh 
cao khi có di giá tr  các k t qu  D(π) h p nh t (ph n ánh b i  l ch chu n c a 
các giá tr  th p). 
 Bng 2.9. K t qu  ca 3 thu t toán (s  bc l p 434) 
 SA/ISA MSA SATS 
 D(π) trung bình 5,6953 5,6795 5,6702 
  l ch chu n std( D(π)) 0,0566 0,0476 0,0404 
 Kt qu  t t nh t 5,6063 5,6020 5,6020 
 Kt qu  x u nh t 6,0483 5,9772 5,9693 
 Bng 2.10. K t qu  c a 3 thu t toán (s  bc l p 1604) 
 SA/ISA MSA SATS 
 D(π) trung bình 5,6524 5,6376 5,6167 
  l ch chu n std( D(π)) 0,0267 0,0169 0,0142 
 Kt qu  t t nh t 5,6020 5,6020 5,6020 
 Kt qu  x u nh t 5,7032 5,6794 5,6602 
 Các k t qu  trên ã ch ng minh s hi u qu  và n nh c a thu t toán c i ti n 
SATS nh  c ơ ch  ng n ch n tìm ki m trùng l p. c bi t thu t toán SATS phát 
 11 
huy u th  trong tr ng h p khi c n t i u k t qu  (ch n s bc l p ln). Khi ó 
giai on cu i c a thu t toán kéo dài và nh  c ơ ch  ch ng duy t trùng l p thu t 
toán có th  ti p c n nhi u c c ti u a ph ơ ng dn n có nhi u c ơ h i tìm ra các 
ph ơ ng án t t h ơn. 
2.6. K t lu n ch ươ ng 2 
 Ch ơ ng 2 nghiên c u ph ơ ng ph ơ ng pháp IA, ây là m t ph ơ ng pháp k t 
hp mã ngu n và mã kênh nh m gi m thi u nh h ng c a nhi u kênh. Lu n án 
 xu t thu t toán c i ti n MSA và SATS  ci ti n thu t toán SA trong vi c gi i 
bài toán ánh ch  s  IA, ng th i  a ra phân tích và bàn lu n v  tiêu chí cách 
la ch n các tham s  iu khi n. Nh  vi c gi m kh i l ng tính toán so v i thu t 
toán g c, thu t toán c i ti n có th  áp d ng cho các tr ng h p N l n (nh  N = 
256, 512, 1024) vi th i gian th c hi n  m c ch p nh n c. 
 Mt khác, các thu t toán c i ti n MSA và SATS u c xét trong tr ng 
hp t ng quát, không b  ràng bu c b i gi  thi t kênh truy n là kênh BSC và 
ph ơ ng pháp o  méo gi a các vect ơ s  d ng kho ng cách SED nh  nhi u công 
trình tr c ó. Do ó các thu t toán c i ti n có th  ng d ng gi i bài toán IA trong 
nhi u tr ng h p th c t  h ơn. 
 CH Ơ NG 3. K T H P MÃ NGU N MÃ KÊNH VÀ 
 PH Ơ NG PHÁP IU CH  B NG PH Ơ NG PHÁP 
 TI U HÓA TH  T  B NG MÃ 
3.1. t v n  
 Hu h t các nghiên c u v  k  thu t k t h p mã ngu n v i mã kênh tr c ây 
u gi  thi t kênh truy n là kênh nh  phân i x ng BSC, mà không quan tâm n 
các k  thu t iu ch . Gi  thi t này ch  úng khi k  thu t iu ch  là k  thu t iu 
ch  nh  phân (Binary Modulation) ho c v i m t s  tr ng h p c bi t nh  iu 
ch  QPSK hay trong tr ng h p iu ki n kênh t t nên các l i h u nh  là l i ơ n. 
Trong tr ng h p h th ng s  d ng k thu t iu nhi u m c thì gi  thi t này ch  
mang tính gn úng. Tr c ây c ng có m t s  nghiên c u v  k  thu t k t h p mã 
ngu n mã kênh và ph ơ ng pháp iu ch , tuy nhiên hu h t òi h i thay i bi u 
 chòm sao iu ch  thành d ng không thông d ng [42,53] ho c ch  xét tr ng 
hp c bi t khi m t t  mã t ơ ng ng vi m t ký t  iu ch  [54-56] và nh  v y 
kh  n ng ng d ng r t h n ch . 
 Trong ch ơ ng này, lu n án nghiên c u và  a ra ph ơ ng pháp k t h p mã 
ngu n mã kênh và k  thu t iu ch  s n có  gi m thi u nh h ng c a nhi u 
trên ng truy n. Ph ơ ng pháp m i t i u vi k  thu t iu ch  s n có nên 
không òi h i thay i bi u  chòm sao, và có th  ông th i t i u vi c truy n 
dn cho nhi u t  mã. Ph ơ ng pháp mi có tính ng d ng và tính kh  thi cao. 
3.2. K t h p mã ngu n và mã kênh trong các h  th ng iu ch  
s nhi u m c b ng ph ươ ng pháp IA 
3.2.1. Mô hình h  th ng và các tham s  
 12 
 Xét các h  th ng thông tin truy n d n tín hi u t ơ ng t , s  d ng l ng t  hóa 
 vect ơ. Tham s  c xét  ây là m t t  mã b và t  mã nh n c sau gi i mã  
 phía thu là a. Ti phía phát, b c s  c ghép vào khung d  li u v i các t  mã 
 khác và các bit d  li u khác. Ký hi u n, l, q và m là chi u dài c a b, chi u dài 
 khung, v  trí c a t  mã trong khung và chi u dài ký t  iu ch . 
 Kênh r i r c 
 Các t  mã và bit Kh  n ng 1 b1b2..... bm ............ ... .. bnx...xxx 
 d li u khác không nh  
 ... DMC (b ) (b ) (b )
 s s1,2 s
 khung 1,1 1, ns1
x L ng t  b To l bit 
 hóa Vect ơ iu ch  
 khung Kh  n ng 2 xb 1b2... b ............ ... .... bnx...xx 
 (n bit) 
 (b )
 s (b ) (b )
 2,1 s2,2 s2, n
 Kênh ... s 2
^ khung Kh  n ng m x........xb1 b2........... ... .............. .... bnxx... x 
x Gi i l  ng a Tách l bit Gi i iu 
 t hóa khung ch  s(b ) s(b ) s(b )
 m,1 m,2 m, n sm
 ... 
 Các t  mã và bit d  
 li u khác sau gi i mã 
 Hình 3.1. Mô hình h  th ng Hình 3.2. Các kh  n ng phân ph i t  mã n bit b 
 vào các ký t  m bit 
 Gi  thi t các khung d  li u s  c truy n liên ti p và t  mã ang xét chi m 
 n bit liên ti p trong khung. Kênh truy n trong mô hình này là kênh không nh  
 DMC. S ơ  kh i c a mô hình h  th ng c cho trên Hình 3.1. 
 Hình 3.2 mô t  t t c  các kh  n ng phân ph i t  mã b có  dài n bit vào các 
 ký t  m bit. V i kh  n ng th  k thì t  mã b c phân ph i vào nsk ký t  kí hi u là 
 (b ) (b ) (b )
 sk ,1 , sk ,2 ,..., sk, n và t ơ ng t  v i t  mã a  phía thu c ng c phân ph i vào nsk 
 sk
 (a ) (a ) (a )
 ký t  là sk ,1 , sk ,2 ,..., sk, n . Gi pn là t ng s  các kh  n ng phân ph i c a t  mã b 
 sk
 vào các ký t , t  hình 3.2 ta có th  th y giá tr  l n nh t c a pn là m. Các bit x là 
 các bit d  li u trong khung nh ng không ph i c a t  mã ta ang xét. 
  tính tham s  PC(a,b) ta c n xác nh các xác su t chuy n i t  mã cho t t 
 c các kh  n ng phân ph i  trên. Do ây là kênh DMC nên xác su t chuy n i 
 t mã ng v i kh  n ng th  k là P( a , b ) có th  c tính t  các xác su t P(ab ) 
 Ck k, i
 (xác su t truy n ký t  (b ) nh n c ký t  (a ) ) nh  sau [7]: 
 sk, i sk, i
 nsk
 (ab ) (3-1) 
 PabC(), = P k, i
 k ∏
 i=1
 (a ) (b ) (ab )
 Nu các ký t  sk, i và sk, i không ch a các bit x khi ó xác su t Pk, i là xác 
 su t chuy n i ký t  P ( ()a () b ). Xác su t chuy n i ký t  ph  thu c vào mô 
 S ski,, s ki ,
 hình kênh truy n và k  thu t iu ch  (các giá tr  xác su t chuy n i ký t  có th  
 c l u vào ma tr n vuông PS kích th c Μ ×Μ). PS(i,j) trong tr ng h p kênh 
 AWGN và kênh fading có th  c tính chính xác b i ph ơ ng pháp c a tác gi  L. 
 Xiao và X. Dong [51]. 
 13 
 Nu (a ) và (b ) ch a các bit x,  tính (ab ) ta c n xét t t c  các kh  n ng 
 sk, i sk, i Pk, i
ca các bit x này. Gi s  bit x  u và  cu i ký t  chi u dài m bit là r1 và r2. 
 (a ) (b )
Bi u di n nh  phân c a sk, i và sk, i nh  sau: 
 (3-4) 
 s()a = xxaaa xxs; (b ) = xxbbb xx
 ki,
 12() mrr−1 + 2 
 ki , 
 12() mrr−1 + 2 

 cr(bit) cr (bit) cr (bit) cr (bit)
 xa1 1 xa22 x b 1 1 x b 2 2 
 ca cb
 Trong ó các giá tr  c, c , c , c , cc, là bi u di n th p phân c a các c m 
 xa1 x a 2 x b 1 x b 2 ab
bit t ơ ng ng. T  ó, xác su t P (ab ) có th  tính nh  sau: 
 k, i
 r r r r
 21− 12 2 − 12 1 − 12 2 − 1
 (ab ) 1
 P = P mr− r mr − r (3-6) 
 k, i r+ r ∑ ∑ ∑ ∑ {}S 212i++ 2 ci ,2 12 i ++ 2 ci
 1 2 i=0 i = 0 i = 0 i = 0 1a 23 b 4
 2 1 2 3 4
 Qua vi c phân tích mô hình h  th ng và các tham s  trên, lu n án  xu t 
thu t toán c l ng tham s  PC(a,b) trong Mc 3.2.3. V i thu t toán này, ta có 
th  th c hi n tính c toàn b  ma tr n PC  ph c v  cho bài toán t i u IA. 
3.2.2. Xác su t chuy n i ký t  
3.2.3. Xác su t chuy n i t  mã 
 Da trên các phân tích  M c 3.2.1,  xu t thu t tính xác su t chuy n i t  
mã PC(a,b) v i mô hình h  th ng  xu t. 
3.2.4. Mô ph ng và k t qu  
 Các mô ph ng s  c th c hi n trên Matlab  ánh giá hi u qu  ho t ng 
ca ph ơ ng pháp  xu t và so sánh v i các ph ơ ng pháp khác. 
3.2.4.1. K ch b n mô ph ng 
 H th ng mô ph ng có c u trúc gi ng nh  h  th ng mô t   Mc 3.2.1, 
ngu n tín hi u vào là ngu n Gauss-Markov b c 1, ρ = 0,9. 
 Bng 3.2. Các tham s  u vào c a 4 tr ng h p mô ph ng 
 M = 16 M = 64 
 n = l = 5 n = l = 5 
 N = 32 
 m = 4 m = 6 
 n = l = 7 n = l = 7 
 N = 128 
 m = 4 m = 6 
 Vi c  bn tr ng h p này thì s  kh  nng phân ph i t  mã n bit vào các ký 
t iu ch  m bit là t i a pn = m. 
3.2.4.2.  chính xác c a vi c ưc l ưng PC(a,b) 
 Mô ph ng th  nh t so sánh  chính xác c a ph ơ ng pháp c l ng tham s  
 xu t và ph ơ ng pháp c l ng tham s  g n úng. 
 Thc hi n c l ng PC(a,b) b ng ba ph ơ ng pháp: ph ơ ng pháp  xu t 
(c l ng chính xác), ph ơ ng pháp c l ng g n úng và ph ơ ng pháp mô 
 14 
ph ng. Hình 3.6 bi u di n các giá tr  PC(a,b) v i m t s  giá tr  khác nhau c a a và 
b c tính trong các iu ki n khác nhau c a kênh truy n khi v i hai tr ng h p 
là (1) a = b và (2) a và b khác nhau 1 bit. 
 1 0.09
 (1) Ph ơ ng pháp  xu t 
 0.9
 0.08 (2) Ph ơ ng pháp x p x  
 0.8 Mô ph ng 
 0.07 (3) 
 0.7 (1) a = 0; b = 1 
 0.06
 (2) a = 1; b = 0 
 ) 0.6
 )
 b
 ,
 b 0.05 (3) a = 4; b = 5 
 a = b = 0 , (4) 
 a
 a
 (
 0.5 (
 C (4) a = 5; b = 4 
 C (5) 
 P 0.04
 a = b = 96 P
 0.4 (5) a = 1; b = 5 
 a = b = 127 0.03 (6) a = 5; b = 1 
 0.3
 (6) 
 0.02
 0.2 Ph ơ ng pháp  xu t 
 Ph ơ ng pháp x p x  
 0.1 0.01
 a = b = 15 Mô ph ng 
 0 0 
 0 5 10 15 20 0 5 10 15 20
 CSNR [dB] CSNR [dB] 
 Hình 3.6. c l ng tham s  P C(a,b) 
 Ta th y  c  hai tr ng h p, k t qu  c l ng c a ph ơ ng pháp  xu t 
luôn phù h p v i k t qu  mô ph ng. Trong khi ó ph ơ ng pháp x p x   m i 
tr ng h p thì luôn cho k t qu  gi ng nhau v i các tr ng h p khác nhau c a a 
và b. Khi CSNR càng nh  thì s  sai khác c a k t qu  c l ng x p x  v i c 
lng chính xác s  gia t ng áng k . 
 Các k t qu  mô ph ng trên ã kh ng nh tính úng n và hi u qu  c a 
ph ơ ng pháp  xu t. 
3.2.5.3. ánh giá hi u qu  ho t ng c a h  th ng ti ưu b ng 
ph ươ ng pháp  xu t 
 H th ng c mô ph ng khi lng t  hóa s d ng cùng m t b ng mã nh ng 
có th  t  khác nhau: Th  t  c t i u hóa b ng hai ph ơ ng pháp (  xu t và 
xp x ), và th  t  ng u nhiên. Hình 3.7 bi u di n k t qu  ánh giá t  s  SNR c a 
ba ph ơ ng án gán ch  s  v i bn tr ng h p h  th ng khác nhau. 
 12 
 16 
 IA (ph.pháp  xu t) 16-QAM 
 10 IA (ph.pháp x p x ) 14 IA (ph. pháp  xu t) 
 IA ng u nhiên 
 12 IA (ph. pháp xp x ) 
 8 IA ng u nhiên 
 16-QAM 10 
 6 
 ] 8 
 [dB] 64 -QAM 
 4 [dB 6 
 64-QAM 
 SNR
 SNR 4 
 2 
 2 
 0 
 0 
 -2 -2 
 -4 -4 
 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 
 CSNR [dB] CSNR [dB] 
 (a) N = 32 (b) N = 128 
 Hình 3.7. So sánh ho t ng c a các ph ơng pháp IA khác nhau 
 15 
 Ta có th  th y h  th ng s  d ng ph ơ ng án ánh ch  s  c t i u hóa b i 
 ph ơ ng pháp  xu t ho t ng t t h ơn khi h  th ng s  d ng các ph ơ ng pháp 
 ánh ch  s  khác. Trong kho ng m c  nhi u trung bình thì t  s  SNR c a 
 ph ơ ng pháp ti u  xu t t ng 0,8 ÷ 1dB và 1 ÷ 1,3dB i v i tr ng h p iu 
 ch  16-QAM và 64-QAM. Phơ ng pháp t i u v i 64-QAM t ng nhi u h ơn so 
 vi 16QAM, do s  sai khác gi a ma tr n PC gn úng v i PC chính xác c a iu 
 ch  64-QAM nhi u h ơn so v i 16-QAM ng th i xác su t l i c a 64-QAM l n 
 hơn 16-QAM. 
 Qua mô ph ng trên, ngoài vi c ch ng t  s  úng n và hi u qu  c a ph ơ ng 
 pháp  xu t, k t qu  còn ch  ra r ng ph ươ ng pháp gán ch ỉ s ố v ới ước l ượng g ần 
 đúng v ẫn cho hi ệu qu ả ho ạt động t ốt h ơn so v ới tr ường h ợp không t ối ưu ph ươ ng 
 án gán ch ỉ s ố. 
 3.3. K t h p mã ngu n mã kênh và k  thu t iu ch  
 3.3.1. M  r ng bài toán IA có xét n ph ươ ng pháp iu ch  
 Trong ph n này, lu n án s  nghiên c u bài toán IA v i mô hình m  r ng, bài 
 toán ph i h p mã ngu n mã kênh và ph ơ ng pháp iu ch  s . Mô hình h  th ng 
 có nh ng im m  r ng nh  sau: 
 + M  r ng mô hình h  th ng nghiên c u ng th i  xu t ph ơ ng pháp c 
 lng tham s  u vào c a bài toán IA. H  th ng m  r ng s  không b  ràng bu c 
 bi gi  thi t t  mã truy n i chi m các bit liên ti p do ó h  th ng có th  s  d ng 
 mã kênh  iu khi n l i n u c n thi t. 
 + Chia hai tr ng h p: Tr ng h p h  th ng có th  c l ng chính xác các 
 tham s  u vào c a bài toán IA s  d ng ph ơ ng pháp  xu t, và tr ng h p 
 không s  d ng c ph ơ ng pháp  xu t. i v i tr ng h p th  hai ta v n có 
 th  áp d ng ph ơ ng pháp IA không xét n k  thu t iu ch  (s  d ng ph ơ ng 
 pháp c l ng tham s  x p x ). 
 3.3.2. Mô hình h  th ng và các tham s  
 Mô hình c a h  th ng m  r ng c bi u di n trên Hình 3.8. 
 t mã ( n bit ) 
 Các t  mã và bit Kênh r i r c 
 d li u khác không nh  
 ... DMC 
 khung khung ( l bit) 
x L ng t  b To l bit Mã hóa 
 hóa Vect ơ khung kênh iu ch  
 n (Tùy ch n) 
 ( bit) 
 q bit 
 Kênh kb bit nb-kb bit ki m tra (parity bit) 
^ khung 
x Gi i l  ng a Tách l bit Gi i mã Gi i iu nb bit nb bit 
 t hóa khung kênh ch  
 ... 
 Các t  mã và bit d  ký t  
 li u khác sau gi i mã (m bit) 
 Hình 3.8. Mô hình h th ng m  r ng Hình 3.9. Ví d  v  quá trình truy n t  mã 
 n bit s  d ng iu ch  s  
 16 
  t ng  tin c y truy n d n, h  th ng có th  s  d ng các ph ơ ng pháp iu 
khi n ho c gi m thi u l i (mã kênh). V i gi  thi t là các bit d  li u g c không 
thay i khi s  d ng mã kênh. (N u h  th ng s  d ng mã s a l i FEC thì mã này 
ph i là mã có tính h  th ng). Hình 3.9 bi u